पायथन में कौन से LiDAR प्रसंस्करण उपकरण उपलब्ध हैं?

Question

मैं LiDAR डेटा को संसाधित करने के लिए FUSION और कमांड लाइन FUSION Lidar Toolkit (LTK) का उपयोग कर रहा हूं । एक व्यापक Google खोज (" लिडार पायथन") ने पायथन लिडार पुस्तकालयों के रूप में लिबलास और पाइलस का उत्पादन किया, हालांकि, ये केवल एलएएस डेटा तक पढ़ने और लिखने के लिए प्रदान करते हैं।

मैं विशेष रूप से बिंदु बादलों से चंदवा सतह मॉडल के अलावा तीव्रता और घनत्व चित्र बनाने में रुचि रखता हूं। क्या पायथन में आम तौर पर स्वीकृत उपकरण है जो एक ही प्रकार के कार्यों को पूरा कर सकता है FUSION LTK सक्षम है?

Comments

यह आपके सवाल का सीधा जवाब नहीं है, लेकिन जैसा कि मैं LIDAR-अधिग्रहण बिंदु क्लाउड डेटा से वनस्पति पेड़ों के पुनर्निर्माण के लिए पायथन सॉफ्टवेयर पर काम कर रहा हूं , शायद मैं जिस तकनीक का उपयोग कर रहा हूं वह आपको कुछ विचार दे सकता है। विशेष रूप से, वीटीके का उपयोग करके विज़ुअलाइज़ेशन परत बनाई गई है, जो बहुत शक्तिशाली है।

— cjauvin

अन्य परतों के साथ प्रदर्शन और विश्लेषण के लिए आर्केटर 10.1 में लिडार डेटाक्लाउड फिल्टर को संभालने की अल्ट्रॉएबिलिटी है। C ++ संभवतः डेटा रिचर्स को संभालने के लिए सबसे अच्छी विधि है। ऊपर बताई गई फाइलों के अनुसार।

मैं यह नहीं देखता कि यह उत्तर ओपी का प्रश्न कैसे है। वह पायथन में एक उपकरण चाहता है। यदि आप C ++ का सुझाव दे रहे हैं, तो आपको एक विस्तृत कारण के साथ उस दावे का समर्थन करना चाहिए।

— देवदत्त तेंग्शे

Answer 1

Laspy एक और अच्छा LAS पढ़ा / लिखने वाला सॉफ्टवेयर है। यह डेटा के साथ काम करता है सीधे सुन्न सरणियों और कई अन्य अच्छे पायथोनिक विशेषताओं में। हालाँकि, यह प्रति सॉफ्टवेयर प्रसंस्करण नहीं है।

पीडीएएल में पायथन को इन-पाइपलाइन फ़िल्टरिंग भाषा के रूप में उपयोग करने की क्षमता है, लेकिन यह एक प्रोसेसिंग इंजन भी नहीं है।

LiDAR और पॉइंट क्लाउड प्रोसेसिंग के लिए पायथन क्विवर में बहुत अधिक नहीं है। मुझे लगता है कि इसमें से कुछ को आम तौर पर संसाधित किए गए डेटा के संस्करणों और सी / सी ++ तक पहुंचने के लिए विशिष्ट प्रतिक्रिया के साथ करना पड़ता है जब चुनौती का सामना करना पड़ता है। मुझे आशा है कि जैसे-जैसे पायथन में सुधार होगा (PyPy बहुत सारी चीजों को चला रहा है, और यही कारण है कि मैंने लेज़्पी विकसित करने के लिए काम किया है) अधिक पायथन पॉइंट क्लाउड प्रोसेसिंग सॉफ्टवेयर उपलब्ध हो जाता है। मुझे लगता है कि आउटलुक में सुधार हो रहा है लेकिन चीजें अभी भी काफी नहीं हैं।

Answer 2

मैंने हाल ही में एक खुला-स्रोत (एमआईटी) स्टैंड-अलोन (यानी कोई निर्भरता नहीं) पुस्तकालय जारी किया है, जिसे लियोडार डेटा प्रोसेसिंग सहित कई प्रकार के भू-स्थानिक विश्लेषण करने के लिए व्हाइटबॉक्सटूल कहा जाता है । लाइब्रेरी रस्ट में लिखी गई है और इसमें पायथन-आधारित स्क्रिप्टिंग के लिए व्यापक समर्थन है । उदाहरण के लिए, निम्नलिखित पायथन लिपि एक LAS फ़ाइल में LiDAR बिंदुओं के RGB रंग डेटा को पॉप्युलेट करने के लिए व्हाइटबॉक्सटूल लाइब्रेरी का उपयोग करती है:

from whitebox_tools import WhiteboxTools

wbt = WhiteboxTools()
wbt.work_dir = "/path/to/data/"
in_lidar = "lidar_data.las"
in_image = "airphoto.tif"
out_lidar = "colourized_lidar.las"
wbt.lidar_colourize(in_lidar, in_image, out_lidar) 

व्हाइटबॉक्स के LiDAR- विशिष्ट प्रसंस्करण उपकरण में निम्नलिखित कार्य शामिल हैं:

• BlockMaximum: एक इनपुट LAS फ़ाइल से ब्लॉक-अधिकतम रेखापुंज बनाता है।
• BlockMinimum: एक इनपुट LAS फ़ाइल से एक ब्लॉक-न्यूनतम रेखापुंज बनाता है।
• FilterLidarScanAngles: एक LAS फ़ाइल में पॉइंट्स हटाता है जिसमें स्कैन कोण एक थ्रेशोल्ड से अधिक होता है।
• FindFlightlineEdgePoints: एलएएस फ़ाइल में एक फ्लाइटलाइन के किनारे वाले बिंदुओं की पहचान करता है।
• FlightlineOverlap: एक LiDAR (LAS) बिंदु फ़ाइल पढ़ता है और प्रत्येक ग्रिड सेल में ओवरलैपिंग उड़ान लाइनों की संख्या वाले एक रेखापुंज को आउटपुट करता है।
• LidarElevationSlice: एक LiDAR (LAS) बिंदु फ़ाइल के भीतर सभी बिंदुओं को आउटपुट करता है जो एक निर्दिष्ट ऊंचाई सीमा के बीच स्थित होते हैं।
• LasToAscii: ASCII टेक्स्ट फ़ाइलों में एक या अधिक LAS फ़ाइलों को परिवर्तित करता है।
• LidarColourize: एक इनपुट छवि के आधार पर एक LiDAR (LAS) फ़ाइल के लाल-हरे-नीले रंग के फ़ील्ड को जोड़ता है।
• LidarGroundPointFilter: LiDAR डेटासेट के भीतर जमीनी बिंदुओं की पहचान करता है।
• LidarIdwInterpolation: एक व्युत्क्रम-दूरी भारित (IDW) योजना का उपयोग करके LAS फ़ाइलों को इंटरपोल करता है।
• LidarHillshade: LAS फ़ाइल के भीतर बिंदुओं के लिए एक पहाड़ी मूल्य की गणना करता है और इन डेटा को RGB फ़ील्ड में संग्रहीत करता है।
• LidarHistogram: LiDAR डेटा से एक हिस्टोग्राम बनाता है।
• LidarInfo: एक LiDAR (LAS) डेटासेट के बारे में जानकारी देता है, जिसमें हेडर, पॉइंट रिटर्न फ़्रीक्वेंसी और वर्गीकरण डेटा और चर लंबाई रिकॉर्ड (वीएलआर) और जियोके के बारे में जानकारी शामिल है।
• LidarJoin: एक ही LAS फ़ाइल में कई LiDAR (LAS) फ़ाइलों को जोड़ता है।
• LidarKappaIndex: दो KAS फ़ाइलों के वर्गीकरण पर समझौते (KIA) के एक kappa सूचकांक का प्रदर्शन करता है।
• LidarNearestNeighbourGridding: LAS फ़ाइलें निकटतम-पड़ोसी योजना का उपयोग करके।
• LidarPointDensity: LiDAR डेटा सेट के लिए बिंदु घनत्व के स्थानिक पैटर्न की गणना करता है।
• LidarPointStats: LAS बिंदु डेटा के वितरण को सारांशित करने वाली कई आपदाएँ बनाता है।
• LidarRemoveDuplicates: एक LiDAR डेटा सेट से डुप्लिकेट अंक निकालता है।
• LidarRemoveOutliers: एक LiDAR बिंदु क्लाउड में आउटलेर्स (उच्च और निम्न बिंदुओं) को निकालता है।
• LidarSegmentation: एक LiDAR बिंदु बादल को सामान्य वैक्टर पर आधारित करता है।
• LidarSegmentationBasedFilter: एक विभाजन आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करके LiDAR बिंदु बादलों के भीतर जमीनी बिंदुओं की पहचान करता है।
• LidarTile: एक LASAR LAS फ़ाइल को कई LAS फ़ाइलों में टाइल करता है।
• LidarTophatTransform: Lidar डेटासेट पर एक सफेद टॉप-हैट रूपांतरण करता है; जमीन से ऊपर की ऊंचाई के अनुमान के रूप में, यह वनस्पति चंदवा मॉडलिंग के लिए उपयोगी है।
• NormalVectors: एक LAS फ़ाइल के भीतर बिंदुओं के लिए सामान्य वैक्टर की गणना करता है और इन डेटा (XYZ वेक्टर घटकों) को RGB फ़ील्ड में संग्रहीत करता है।

इसके अतिरिक्त, DEM के प्रसंस्करण के लिए कई उपकरण हैं जो LiDAR स्रोत डेटा (उदाहरण के लिए सुविधा-संरक्षण, हाइड्रो प्रवर्तन आदि) से प्रक्षेपित हैं। विवरण उपयोगकर्ता मैनुअल में पाया जा सकता है । स्रोत कोड यहां पाया जा सकता है , और संकलित बायनेरिज़ यहां पर जियोमॉर्फोमेट्री और हाइड्रोजोमैटिक्स वेबसाइट पर हैं ।

Comments

वाह! इन उपकरणों के परीक्षण के लिए तत्पर हैं।

— एरोन

मुझे आशा है कि यह आपके लिए काम करेगा। यदि आपके कोई प्रश्न हैं तो बस मुझे ईमेल करें।

— व्हाइटबॉक्सडेव

मुझे लगता है कि LidarPointStats FUSION के समान है GridMetrics? क्या कोई दस्तावेज है जिसमें LidarPointStats का उपयोग करते समय ग्रिड मेट्रिक्स बनाए जाते हैं?

— हारून

@Aaron मैं FUSION के टूल के बारे में निश्चित नहीं हूं क्योंकि मैंने कभी सॉफ्टवेयर का उपयोग नहीं किया है, लेकिन यह टूल निम्नलिखित को आउटपुट करता है: num_point, num_pulses, z_range, तीव्रता_range, predom_class। विवरण यहां ( github.com/jblindsay/whitebox-geospatial-analysis-tools/blob/… ) और उपयोगकर्ता पुस्तिका में भी देखे जा सकते हैं ।

— व्हाइटबॉक्सडेव

@Aaron शायद मुझे यह भी स्पष्ट करना चाहिए था कि lidar_point_stats टूल टूल सेल-बाय-सेल आधार पर उन सभी आँकड़ों की रिपोर्ट कर रहा है। यही है, प्रत्येक आंकड़े के लिए एक रेखापुंज उत्पन्न होता है जिसे उपयोगकर्ता वांछित आउटपुट के रूप में निर्दिष्ट करता है। उदाहरण के लिए: lidar_point_stats ( 'input.las', संकल्प = 1.0, NUM_POINTS = सच, num_pulses = सच)

— WhiteboxDev

Answer 3

हालांकि कड़ाई से 'पायथन' लाइब्रेरी नहीं, बल्कि अन्य उपकरणों के लिए रैपरों का एक सेट, विशेष रूप से GRASS में, 'ARSF DEM Scripts' हैं, जो मैंने लिखा है:

https://github.com/pmlrsg/arsf_dem_scripts

उद्देश्यों में से एक उपकरण methodको निर्दिष्ट करने के लिए उपयोग किए गए ध्वज के साथ विभिन्न कमांड लाइन टूल (उपप्रकार का उपयोग करके) के लिए पायथन फ़ंक्शन का एक सामान्य सेट प्रदान करना था ।

DSM, तीव्रता और घनत्व छवि उत्पन्न करने के लिए उदाहरण उपयोग है:

from arsf_dem import dem_lidar

# DSM image (GRASS, points2grid, SPDLib, FUSION or licensed LAStools)
dem_lidar.las_to_dsm('in_las.las', 'out_dsm.tif',
                      method='points2grid')

# Intensity image (GRASS or licensed version of LAStools)
dem_lidar.las_to_intensity('in_las.las', 'out_intensity.tif',
                           method='GRASS')

# Density image (GRASS only)
dem_lidar.grass_lidar.las_to_density('in_las.las', 'out_density.tif',
                                     bin_size=10)

GRASS Python आवरण के माध्यम से काफी कुछ LiDAR प्रसंस्करण उपकरण उपलब्ध हैं जिनका उपयोग / जो इसके माध्यम से उपलब्ध है के अलावा / के बजाय भी किया जा सकता है arsf_dem।

Answer 4

pylidarLiDAR प्रसंस्करण के लिए पायथन मॉड्यूल का अपेक्षाकृत नया सेट है। यह SPDLib और RIOS पर आधारित है और इसमें खसखस ​​का उपयोग किया गया है।

यह यहाँ से डाउनलोड के लिए उपलब्ध है

Answer 5

यहां मिलने वाले औजारों से खेलना शुरू करें। यह काफी उपयोगी रहा। https://github.com/brycefrank/pyfor

Comments

बहुत बढ़िया लिंक! मैं ग्रिड मेट्रिक्स के साथ खेलने के लिए विशेष रूप से उत्सुक हूं।

— आरोन

Answer 6

आप को देखो, तो स्रोत कोड की LAStools के लिए QGIS टूलबॉक्स (अब प्रसंस्करण प्लगइन ढांचे का हिस्सा है) आप कैसे (यहाँ बाहरी सॉफ्टवेयर कॉल करने के लिए देख सकते हैं LAStools बाहर LIDAR का प्रसंस्करण संचालन को ले जाने के लिए)।